19、地理空间数据处理：从纹理特征提取到自定义工具开发

地理空间数据处理：从纹理特征提取到自定义工具开发

1. 图像纹理特征提取

在处理高分辨率和超高分辨率卫星图像时，图像纹理的计算对于图像解释和自动分类至关重要。图像纹理能够衡量指定邻域内像素的空间和光谱关系。例如，像道路和耕地这类具有平滑纹理的物体，其图像亮度值变化较小；而成熟落叶林冠层这类具有粗糙纹理的物体，由于阴影和物体表面粗糙，亮度值变化频繁。计算得到的图像纹理可以作为额外的特征变量用于图像分类。

Orfeo Toolbox 提供了 otbcli_HaralickTextureExtraction 工具，用于基于 Haralick 纹理特征计算一系列纹理特征。这些特征主要分为三类：
- 简单特征 ：能量、熵、相关性、逆差矩、惯性、集群阴影突出度和 Haralick 相关性；
- 高级特征 ：均值、方差、和均值、和方差、和熵、熵差、方差差、IC1、IC2；
- 高阶特征 ：包括短游程强调、长游程强调、灰度不均匀性等 11 个特征。

该工具的参数说明如下表所示：
| 参数 | 说明 | 是否必需 | 默认值 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| -progress | 报告进度 | 否 | 无 |
| -in | 输入图像 | 是 | 无 |
| -channel | 选择的通道 | 是 | 1 |
| -ram </